LangChain/Eliza框架在使用场景上的异同，Eliza通过配置实现功能扩展的例子

LangChain与Eliza框架的异同分析

‌一、相同点‌

1. ‌模块化架构设计‌

   • 两者均采用模块化设计，支持灵活扩展和功能组合。LangChain通过Chains、Agents等组件实现多步骤任务编排‌，Eliza通过插件系统和信任引擎实现智能体功能的动态扩展‌。
   • 模块化特性降低了开发复杂度，支持快速搭建原型‌。

2. ‌复杂任务处理能力‌

   • LangChain擅长多步骤推理任务，例如客服机器人中结合数据库查询、API调用和实时数据更新‌；
   • Eliza专注于区块链场景下的多步骤交互，如自主交易执行和智能合约调用‌。

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‌二、不同点‌

‌维度‌	‌LangChain‌	‌Eliza‌
‌核心定位‌	通用型LLM应用框架，侧重自然语言处理与数据集成‌	区块链×AI智能体框架，强调去中心化交互与资产安全‌
‌技术生态‌	集成传统数据源（如数据库、API）和云端服务‌	深度整合区块链技术（如智能合约、分布式账本）‌
‌典型场景‌	- 客服机器人 - 自动化报告生成 - 多模型数据分析‌	- 加密资产自主交易 - DAO治理智能体 - 链上数据可信分析‌
‌开发模式‌	以代码为中心的编程框架，需编写逻辑链‌	开源社区驱动，通过配置插件实现功能扩展‌
‌扩展机制‌	通过Chains串联任务，Agents调用外部工具‌	通过插件市场和信任引擎实现功能与安全层扩展‌

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‌三、选型建议‌

• ‌选择LangChain‌：需构建传统企业级LLM应用（如智能客服、数据分析），且需兼容现有技术栈（如Spring、数据库）的场景‌。
• ‌选择Eliza‌：需实现区块链与AI深度结合（如DeFi智能体、去中心化自治组织），或依赖社区协作开发的开源项目‌。

Eliza框架通过配置实现功能扩展的典型例子

‌一、多模型集成配置‌

• ‌模型切换‌

在eliza.config.json配置文件中，通过models字段定义不同LLM的接入参数。例如，添加Claude-3模型时，只需配置API密钥和端点地址即可完成扩展‌：

"models": {"gpt-4": { "api_key": "sk-xxx", "endpoint": "https://api.openai.com" },"claude-3": { "api_key": "sk-yyy", "endpoint": "https://api.anthropic.com" }
}

• ‌模型优先级设置‌

• 在角色配置文件（如doctor-role.yaml）中，通过priority_models字段指定不同场景下模型的调用顺序，实现动态切换‌：

  response_strategy:default_models: [claude-3, gpt-4]fallback_model: llama-2
  

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‌二、自定义动作扩展‌

1. ‌基础动作定义‌

   • 在角色文件中声明新动作，例如定义「天气查询」功能，配置触发关键词、执行脚本路径和权限级别‌：

     actions:- name: check_weathertrigger_keywords: ["天气", "预报"]script: ./scripts/weather.jspermission: user
     

2. ‌复合动作编排‌

   • 通过workflow字段组合多个基础动作。例如创建「旅行规划」流程，串联天气查询、机票比价和酒店推荐动作‌：

     workflows:- name: travel_plansteps: [check_weather, compare_flights, recommend_hotels]condition: "intent == 'plan_trip'"
     

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‌三、插件系统扩展‌

1. ‌功能插件安装‌

   • 通过插件市场安装预设模块。例如添加「链上交易」插件时，配置智能合约地址和钱包私钥即可实现加密资产自动化操作‌：

     eliza plugin install @eliza/defi-trading
     

     "plugins": {"defi-trading": {"contract_address": "0x...","wallet_key": "encrypted:xxx"}
     }
     

2. ‌数据源扩展‌

   • 加载「PDF解析器」插件后，在配置中声明支持的文件类型，即可使Agent自动处理PDF文档‌：

     data_sources:- type: pdfparser: @eliza/pdf-parsermax_pages: 50
     

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‌四、记忆系统优化‌

1. ‌RAG参数调整‌

   • 在全局配置中修改检索增强生成（RAG）参数，例如调整记忆存储周期、上下文关联度阈值等‌：

     "rag": {"memory_ttl": "30d","relevance_threshold": 0.75,"vector_db": "pinecone"
     }
     

2. ‌个性化记忆策略‌

   • 针对客服场景，在角色配置中设置对话历史保留策略，限制敏感信息存储‌：

     memory_policy:retain_days: 7redact_fields: [credit_card, phone]
     

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‌五、跨平台连接配置‌

1. ‌通讯渠道扩展‌

   • 在channels配置块中添加Slack/Discord的Webhook信息，使Agent可同时响应多个平台消息‌：

     "channels": {"slack": { "webhook": "https://hooks.slack.com/xxx" },"discord": { "bot_token": "mfa.xxx" }
     }
     

2. ‌协议兼容设置‌

   • 通过修改protocols字段支持新的交互协议，例如配置WebSocket端口实现实时数据推送‌：

     network:protocols: [http, websocket]websocket_port: 8081
     

注：上述配置示例基于Eliza框架的TypeScript版本，与历史上的ELIZA聊天机器人‌存在本质差异。开发者可通过组合这些配置模式，实现零代码或低代码的功能扩展。